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当大模型竞争转向后训练，继续为闲置显卡烧钱无异于「慢性自杀」。如今，按Token计费的Serverless模式，彻底终结了算力租赁的暴利时代，让算法工程师真正拥有了定义物理世界的权利。
在迟到了 40 分钟之后，老罗终于在 2025 年的最后一天，站上了科技春晚的舞台。对那些枯等了许久的现场观众，他给到的除了免票，还有一个「理由」：ADHD。
昨天，Claude Code 的创造者 Boris Cherny 在 X 上发了一条长推，分享了他自己使用 CC 的 13 条私藏技巧，将近 400 万的阅读量，我昨天一睁眼几乎被刷屏了。
已经2026年了，其实还是看到很多朋友，说不知道怎么能更好的跟AI对话。
过去一段时间，我们介绍了很多小白入门级的agent框架，也介绍了包括langchain在内的很多专业级agent搭建框架。
Transformer 已经改变了世界，但也并非完美，依然还是有竞争者，比如线性递归（Linear Recurrences）或状态空间模型（SSM）。这些新方法希望能够在保持模型质量的同时显著提升计算性能和效率。
Andrej Karpathy 大神力荐的 Vibe Coding，正在成为开发者的新宠。这种「只需聊一聊，AI 可以把功能写出来」的体验，极大提升了简单任务的开放效率。
这篇文章的思路来自 Philipp Schmid，由 minghao 推荐 https://www.philschmid.de/agent-harness-2026
OpenAI转身牵手AWS，苹果低头找谷歌续命，Meta开源翻车还内斗，马斯克直接把Macrohard挂上数据中心屋顶。2025年AI巨头们那些剪不断的纠葛。
当 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab (TML) 用 Tinker 创新性的将大模型训练抽象成 forward backward，optimizer step 等⼀系列基本原语，分离了算法设计等部分与分布式训练基础设施关联，